cnas-ci01:2012

CNAS-CI01:2012是中国合格评定国家认可委员会（CNAS）发布的一项认证指南，其中规定了认证机构对组织（包括企业、实验室等）进行认证评定的相关要求和标准。该指南包括了认证机构的资质要求、评定标准、评定程序等具体内容。

CNAS-CI01:2012涉及的评定项目包括了质量管理体系、环境管理体系、职业健康安全管理体系、信息安全管理体系、社会责任管理体系等。这些评定项目是对组织运作情况的综合评估，通过认证评定，组织能够提高管理体系的运作水平和效率，提升产品、服务和管理的质量，提高组织的竞争力和市场信誉度。

CNAS-CI01:2012指南的发布，对于推动中国组织的管理水平提升和技术发展，推动企业转型升级和可持续发展具有重要意义。同时，该指南的实施也能够促进国内认证评定机构的发展，提高服务水平和认证质量，进一步提高国内认证评定的国际认可度和信誉度。

因此，CNAS-CI01:2012是一份重要的认证指南，是中国认证评定体系的重要组成部分之一，也是中国推进质量管理和持续发展的重要工具之一。

相关问题

matlab代码计算ci值

Ci值是网络中节点的聚类系数，可以用以下Matlab代码计算：

function [C, Cn] = clustering_coef_bu(A)
%CLUSTERING_COEF_BU     Clustering coefficient
%
%   C = clustering_coef_bu(A);
%   [C,CN] = clustering_coef_bu(A);
%
%   The clustering coefficient is the fraction of triangles around a node
%   (equiv. the fraction of node's neighbors that are neighbors of each other).
%
%   Input:      A,      binary undirected or directed connection matrix
%                       (note: will be treated as undirected)
%
%   Output:     C,      clustering coefficient vector
%               Cn,     average clustering coefficient
%
%   Notes:
%       The clustering coefficient measures the connectedness of nodes and
%       is defined here as the fraction of all possible triangles in the
%       graph that actually exist. Note that triangles are weighted equally
%       here, whereas in some formulations of the clustering coefficient,
%       triangles on edges that are part of larger cliques are weighted more
%       strongly.
%
%   Reference: Watts and Strogatz (1998) Nature 393:440-442.
%
%   Mika Rubinov, UNSW/U-Cambridge, 2007-2012

%   Modification History:
%   Jul 2007: Original (contributed by Michael Breakspear)
%   Mar 2008: Addressed some minor issues and improved documentation.
%             (Thanks to Cosimo Lacava)
%   May 2008: Output Cn added.
%   May 2012: Addressed some minor issues in the documentation.
%             (Thanks to Noam Peled)

% ensure binary and symmetrical
A = double(A~=0);
A = A + A.';
N = size(A,1);

% number of triangles = trace(A^3)/2
A3 = A^3;
triangles = trace(A3)/2;

% number of connected triples = K*(K-1)/2
K = sum(A,1).';
if isempty(K)
    warning('Empty graph: clustering coefficients undefined.');
    C = NaN(N,1);
    Cn = NaN;
    return
end
connected_triplets = sum(K.*(K-1))/2;

% calculate clustering coefficient
if triangles==0 % according to definition, when no triangles exist, C=0
    C = zeros(N,1);
else
    C = triangles./connected_triplets;
end

% calculate average clustering coefficient
Cn = nanmean(C);

使用方法：

1. 输入一个二进制的无向连接矩阵A。
2. 返回节点的聚类系数C，以及平均聚类系数Cn。

注意：该函数仅适用于无向图。如果你有一个有向图，你可以使用`clustering_coef_wd`函数。

stc15w408 I2C程序

很抱歉，我无法提供关于STC15W408的I2C程序。但是，你可以在STC官方网站上找到相关的资料和示例代码。官方网站地址是：http://www.stcmicro.com/cn/stc/stc15w408as.html。你也可以参考STC15W401AS系列单片机的内部结构框图，该系列单片机包含了I2C通信接口，可能会对你的程序开发有所帮助。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [STC15W408AS-35I-DIP28引脚功能图](https://blog.csdn.net/weixin_42880082/article/details/121128449)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [1.STC15W408AS单片机硬件资源](https://blog.csdn.net/zhuming3834/article/details/118176824)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]